Équipe 2 : Knowledge ENgineering and Discovery KEND

KEND

 Nom du Chef d’équipe: YEDJOUR Dounia

Objectifs d’ensemble (Décrire en une dizaine de lignes l’objectif de la recherche menée par l’équipe)

Des traces numériques de l’ensemble des activités humaines sont aujourd’hui disponibles dans tous les domaines. Les données du web, les données de télédétection ou tout autre type de données issues de différents domaines constituent aujourd’hui des véritables et impressionnantes sources d’informations par leurs larges volumes des données multi usages et multi sources, d’où la nécessité de concevoir des techniques permettant le management de cette masse impressionnante de données afin d’extraire des connaissances utiles et de découvrir les ressources pertinentes répondant aux besoins des utilisateurs. Ces objectifs définissent de nouvelles problématiques dans le domaine de la découverte des connaissances et l’optimisation des données ainsi que l’apprentissage des modèles.

L’apprentissage automatique qui fait partie de l’intelligence artificielle vise à extraire et exploiter les connaissances présentes dans un jeu de données. il vise aussi à concevoir des machines capable d’imiter le raisonnement humain. L’apprentissage automatique fait appel aux statistiques, mathématiques, aux sciences cognitives, au traitement de signal, à la logique floue, ainsi qu’à la recherche opérationnelle.

L’équipe « Knowledge ENgineering and Discovery» couvre un large nombre de thématiques en relation avec : les algorithmes génétiques, les méthodes de clustering, la logique floue, la fouille de données et les réseaux de neurones qui accompagnent aujourd’hui les avancées du « deep learning » ou « apprentissage profond ».  Le but est l’apprentissage, le traitement et l’analyse de grands volumes de données ayant les caractéristiques d’être hétérogènes, dynamique et distribuées pour aider les décideurs à prendre des décisions.

Le but de l’équipe est d’utiliser et exploiter les algorithmes d’apprentissage automatique afin de résoudre des problèmes dans des domaines variés, à savoir :

• Le domaine médical
• La biologie.
• La sécurité
• L’économie ainsi que l’industrie.